Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Produkt-Avatar-Bild

Cambridge Intelligence

Bewertungsdetails anzeigen
4.6 von 5 Sternen
6 Bewertungen
  • 3 Profile
  • 3 Kategorien
Durchschnittliche Sternebewertung
4.6
Betreut Kunden seit
2011
Profilfilter

Alle Produkte & Dienstleistungen

Produkt-Avatar-Bild
KeyLines Graph Visualization Toolkit

4 Bewertungen

Spielverändernde Graphvisualisierungsprodukte, die vernetzte Daten in Erkenntnisse umwandeln.

Produkt-Avatar-Bild
KronoGraph

2 Bewertungen

KronoGraph ist ein JavaScript-SDK zum Erstellen von browserbasierten, interaktiven, investigativen Zeitachsenvisualisierungen, die aufzeigen, wie sich Ereignisse entfalten. Mit KronoGraph erstellte Tools bieten Benutzern schnellen, intuitiven Einblick in Abfolgen von Ereignissen und deren Verbindungen. Benutzer können durch die Zeit scrollen, um Anomalien und Muster aufzudecken, die Untersuchungen vorantreiben und die verborgene Geschichte in ihren Daten enthüllen. Zeitachsenvisualisierungen wechseln nahtlos, um in jedem Maßstab gut auszusehen – von einem einzelnen Ereignis bis hin zu einer Heatmap-Ansicht von Tausenden. Es gibt leistungsstarke Filter, um Unordnung zu beseitigen, sowie nützliche Annotationsoptionen, um Kontext hinzuzufügen. Das KronoGraph-Toolkit ist für JavaScript- und React-Entwickler, die vollständig interaktive Zeitachsen erstellen und in ihre investigativen Webanwendungen einbetten müssen. Es ist vollständig anpassbar und funktioniert mit jeder Quelle zeitbasierter Daten. Es gibt vollständige Unterstützung für sowohl JavaScript als auch React in der gesamten SDK-Dokumentation, den Showcase-Demos und der API-Bibliothek.

Produkt-Avatar-Bild
ReGraph graph visualization toolkit for React

0 Bewertungen

Spielverändernde Graphvisualisierungsprodukte, die vernetzte Daten in Erkenntnisse umwandeln.

Profilname

Sternebewertung

5
1
0
0
0

Cambridge Intelligence Bewertungen

Bewertungsfilter
Profilname
Sternebewertung
5
1
0
0
0
Leonardo D.
LD
Leonardo D.
02/27/2025
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Unglaubliches Werkzeug für Musteranalyse

|KeyLines Graph Visualization Toolkit
Hauptsächlich ist die Dokumentation sehr vollständig, die Integration in das System war sehr einfach und erleichtert wirklich die Analyse von Daten und Mustern, die Zeiten, in denen Schulungen vom Support gegeben wurden, waren sie sehr aufmerksam und das hat mir geholfen, es in den meisten meiner Projekte zu nutzen.
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
AC
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
02/06/2025
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Das wertvollste Produkt

|KeyLines Graph Visualization Toolkit
Die Einfachheit der Implementierung, der gut dokumentierte Prozess und der reaktionsschnelle Kundensupport, der rechtzeitig Antworten mit Erklärungen und Beispielen liefert.
Manolo L.
ML
Manolo L.
01/31/2025
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Einfache Datenanalyse

|KeyLines Graph Visualization Toolkit
Die Visualisierung und die Art der Analyse der Informationen, zusätzlich zu den vielen verfügbaren Werkzeugen für die Analyse, lassen sich dank der umfangreichen Dokumentation auch sehr leicht in Projekte integrieren. Der Support ist sehr gut und informiert immer über neue Funktionen.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
Cambridge, GB

Sozial

@cambridgeintel

Was ist Cambridge Intelligence?

Cambridge Intelligence is a company that specializes in providing data visualization solutions, particularly for understanding complex relationships within connected data sets. Their flagship product, KeyLines, is a JavaScript software development kit (SDK) that enables developers to create bespoke network visualizations. This helps organizations to uncover patterns, anomalies, and hidden connections in data. Their tools are used across various sectors, including cybersecurity, fraud detection, law enforcement, and network infrastructure, to make sense of intricate data relationships.

Details

Gründungsjahr
2011